EKF在AGV小車係統（tǒng）中的優勢主要有以下幾點：
處理非線性問題
適用場景：AGV小車係統的運（yùn）動方程（chéng）和觀測方程往往是非線性的，例如車輛的轉向、加速、減（jiǎn）速等動作會導致運動狀態的（de）非線性變化，傳感器的測量模型（xíng）也可能存在非線性關係。
優勢：EKF通過對非線性函數在估計值附近進行泰勒級數展開，並忽略二階及以上的高（gāo）階項，從而（ér）將非線性問題近似為線性問題，能（néng）夠在一定程度上處理非線性（xìng）問題，在非線性（xìng）程度不是特別高的情況下，相比KF能夠得到更準確的狀態估計。
融合（hé）多傳感器數據
適用場景：AGV小車通常配備多（duō）種傳感器，如慣性測量單元（IMU）、全球定位係（xì）統（GPS）、激光雷達等，每（měi）種傳感（gǎn）器都有其優缺點，單一傳感器（qì）難（nán）以滿足高精（jīng）度、高可靠性的需求。
優勢：EKF可以融合這些傳感器的數（shù）據，利用各個傳（chuán）感器的優勢，彌補其不足，從而獲得更準確、更（gèng）可靠的AGV小車狀態信息，提高AGV小車的導航精度和穩定性。例如，在室內環境中，GPS信號可能受到（dào）遮擋，EKF可以結合IMU和激光雷達的數據，實現更準確的定位（wèi）。
實時性較好
適用場景：AGV小車係統（tǒng）需要實時處理（lǐ）傳感器數據，以實現對車輛狀態的及時估（gū）計和（hé）控製（zhì）。
優勢：EKF的計算相對簡單，能夠實時處理數據，滿足AGV小車係（xì）統對實時性的（de）要求，使得AGV小車能夠及時根據傳感器數據調整自身的運動狀態，適應環境（jìng）的變化。
應用（yòng）範圍廣
適用場景：AGV小車係統在不同（tóng）的應用場景（jǐng）下，其運動狀態和環境條（tiáo）件（jiàn）可能（néng）會有所不同。
優勢：EKF作為一種經典的非線（xiàn）性濾波算法，在多種AGV小車應用場景中都有廣泛的應用，無論是在室內還是室外環境，無論（lùn）是簡單的直（zhí）線（xiàn）運動還是複雜的曲（qǔ）線運動（dòng），EKF都能夠發（fā）揮其作用，對AGV小車（chē）的狀態進行估（gū）計和跟蹤。
